Le besoin : noter ses clients comme les banques notent leurs emprunteurs
Une banque ne prete pas a tout le monde au meme taux. Elle note ses clients : score 750 = excellent, 600 = moyen, 400 = risque. Cette logique manque cruellement dans le B2B classique : vous facturez 200 clients sans savoir lesquels sont vraiment fiables.
Pourtant, votre logiciel comptable contient deja toute la matiere : 12 mois d'historique de paiement. Il suffit de l'exploiter intelligemment.
Le piege du "ML personnalise par client"
Premiere chose a savoir : vous n'avez pas besoin d'un modele de machine learning entraine pour scorer vos clients. Pourquoi ?
- Vos volumes (200-500 factures par an) sont trop faibles pour un vrai training ML.
- Le risque de bias est enorme : un modele entraine sur 6 mois peut apprendre des patterns biaises par une periode atypique.
- Le cout (compute + maintenance) est dispropotionne par rapport au gain.
La bonne approche est determinist + transparente : un score base sur des regles explicites, calculable en SQL, comprehensible par un humain.
La formule a 4 composants
Un score de fiabilite robuste s'appuie sur 4 dimensions, ponderees par leur importance metier :
1. Delai moyen de paiement (40 points)
Le facteur n°1. On mesure l'ecart entre paid_at et due_date sur les 12 derniers mois :
- ≤ 7 j (a l'heure) : 0 penalite
- 7-15 j : -5 pt
- 15-30 j : -15 pt
- 30-45 j : -25 pt
- 45-60 j : -38 pt
- 60-90 j : -55 pt
- > 90 j : -70 pt
2. Taux de collecte mensuel (30 points)
Sur le cash du a ce mois, quel pourcentage a effectivement ete encaisse ?
- ≥ 95% : 30 pt (excellent)
- 85-95% : 25 pt
- 70-85% : 18 pt
- 50-70% : 10 pt
- < 50% : 0 pt
3. Anciennete des retards (20 points)
Si > 15% de l'AR est en retard depuis plus de 90 jours, c'est critique. Si > 70% est en retard < 30j (recuperable), c'est sain.
4. Litiges ouverts (10 points)
Friction commerciale active = penalite. Plus il y a de litiges en cours, plus le client est risque.
Total sur 100. Mapping label :
- ≥ 85 : Excellent
- ≥ 70 : Bon
- ≥ 50 : Moyen
- ≥ 25 : Risque
- < 25 : Critique
Pourquoi ca marche des le jour 1
Contrairement a un outil qui demande 6 mois d'historique d'usage produit pour scorer, cette methode s'appuie sur ce qui est deja dans votre logiciel comptable. Des qu'on connecte Odoo, Stripe, Xero ou Sage et qu'on importe les 12 derniers mois, on peut calculer le score de chaque client en quelques secondes.
200 clients, 12 mois de data = ~2400-7200 datapoints. Largement assez pour des statistiques robustes par client.
Cas concrets
Foncia Gestion (gros payeur lent mais regulier)
- 40 jours de retard moyen sur 15 factures payees
- Pas de litige, pas de promesse rompue
- Score = 100 - 25 (delai) = 75 → Bon
Le score reflete la realite : ils paient toujours, mais a leur rythme.
Bouchard Construction (deriveur lent)
- 114 jours de retard moyen
- Pas de promesse rompue mais 1 litige ouvert
- Score = 100 - 70 - 10 = 20 → Critique
Signal clair : ce client necessite une attention humaine immediate.
Apple France (gros payeur a l'heure)
- -4 jours de retard (paie en avance en moyenne)
- Rien de negatif
- Score = 100 → Excellent
A valoriser : conditions privilegiees possibles, upsell pertinent.
Comment exploiter ce score au quotidien
- Priorisation : les clients risques/critiques montent en tete de la file de relance.
- Adaptation du ton : un client excellent merite une relance cordiale ; un client critique necessite plus de fermete.
- Anticipation commerciale : avant d'accepter un nouveau contrat avec un client deja risque, demander un acompte.
- Detection des derives : un client habituellement excellent qui passe a moyen en 3 mois = signal d'alerte anticipe.
Conclusion
Le scoring de fiabilite client n'est pas reserve aux banques. Avec votre logiciel comptable et une formule rigoureuse, vous obtenez en quelques secondes une carte d'identite payment de chacun de vos clients. C'est probablement le KPI le plus actionnable que vous puissiez ajouter a votre pilotage cash.
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